基于知识库的路径规划辅助系统研究

为降低飞机驾驶员在路径规划任务中的工作负荷,提出了基于知识库的路径规划辅助系统结构。采用基于网格的启发式A*搜索技术完成路径规划任务。利用知识库中的规则进行推理,调节启发函数的加权因子,提高求解最优性,并调节规划网格大小,获得最佳求解速度和精度。知识库中的知识规则根据具体条件的累积和计算,在训练及使用中不断得以补充,减少不确定因素对驾驶员的影响。通过系统仿真验证,表明了该方案和算法的有效性。     

基于感测线圈和KPCA的电机轴承故障检测

在电机定子中嵌入感测线圈并结合核主元分析(KPCA)进行电机轴承的故障检测。8只线圈分别嵌入电机定子的前端和后端,通过分时复用形成6组反应电机状态的差动信号。针对6组感测信号与电机状态间的非线性特征,采用KPCA进行多变量分析。着重介绍分析了KPCA故障检测的算法、监测指标和步骤。最后,用机车变压器油泵电机为对象开展了试验研究,验证了所提电机轴承故障监测方法的有效性和正确性。     

MRF模型去雾算法在机场场面监视中的应用

面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

化学非平衡流动解耦算法的回顾与新进展

超声速化学非平衡流动的数值模拟一直是计算流体力学领域的难点,主要体现在如下几个方面：物理过程非常复杂,存在着激波、燃烧波等各种复杂波系的相互作用;超声速化学非平衡流动属于典型的时空多尺度物理问题,其控制方程存在严重的刚性,给数值求解带来了很大困难。对国内外的解耦算法研究现状简单综述后,主要介绍1993年刘君提出的解耦算法的理论基础,流动方程采用冻结流模型,源项方程模拟流体微团在当地绝热、定容的热力学系统内发生的化学反应过程。通过引入两个中间变量,即等效内能和等效比热比,将与温度无关的生成焓从流动方程组能量项中分离出去,源项方程组中包含等效内能,使用不同算子对流动方程和源项方程解耦求解。与传统解耦算法相比,源项方程的求解过程中包含状态参数和组元同时变化。结合刘君解耦算法机理和有限体积法空间平均特性,介绍近期在提高算法计算效率方面的研究进展,包括流动方程优化算法和耦合过程优化。采用优化算法对经典的激波诱导燃烧算例进行数值模拟,与不同文献结果进行对比,验证了优化算法的时空精度。通过总结经验发现化学非平衡反应仅发生在流场局部区域,提出质量生成率判据,结合相应模拟结果验证了方法的可行性,可以进一步提高化学反应算子的计算效率。